Stel dat iemand met een tijdmachine uit 2010 zou komen en vandaag de dag een gesprek over marketingstrategieën zou bijwonen. Het zou die persoon dan al snel opvallen dat het gesprek niet zozeer draait om 'big ideas' maar eerder om 'big data'. Marketinggesprekken gingen anno 2010 vaak om het vinden van dat ene grote idee waarmee je direct je doelgroep kunt bereiken. Maar tegenwoordig lijkt elk gesprek juist om big data te draaien. En hoewel data al tientallen jaren worden gebruikt voor marketingstrategieën en -inzichten, worden ze nu pas gezien als dé drijvende kracht achter onze marketing – vaak zelfs op individueel klantniveau.

 

Waarom zijn data de drijvende kracht achter marketing?

Marketeers moeten steeds meer moeite doen om de persoonlijke ervaring die consumenten verwachten waar te kunnen maken. En daarvoor kunnen ze niet zonder data. Uit onderzoek blijkt dat klanten zich razendsnel een oordeel vormen over een merk op basis van de ervaringen die ze tijdens de diverse touchpoints opdoen. Bedrijven hebben data nodig om die ervaringen te kunnen personaliseren en te zorgen dat ze zo nauw mogelijk aansluiten bij de verwachtingen van consumenten.

Maar voor veel merken is deze datatransformatie geen eenvoudige opgave, of het nu start-ups zijn of gevestigde bedrijven die al tientallen jaren succesvolle marketingcampagnes voeren. Het heeft ook niets te maken met de personeelsbezetting: organisaties met honderden marketingprofessionals kunnen er net zo veel moeite mee hebben als een team van twee.

Gelukkig is er een stapsgewijs proces voor marketeers die de benodigde digitale datatransformatie echt goed willen doorgronden en realiseren.

 

Stap 1 → Data inventariseren

Nooit eerder hadden organisaties toegang tot zo veel en zulke sterk uiteenlopende data. Als je begrijpt over welke data je beschikt en wat de impact ervan is, heb je als marketeer al een cruciale eerste stap gezet. Stel jezelf bij deze inventarisatie onder andere de volgende vragen:

  • Zijn er doelgroepdata over de reacties op de meest recente e-mailcampagne?

  • Zijn er prestatiedata over de doelgroep van deze e-mailcampagne?

  • Zijn er recente aankoopdata over de doelgroep van deze e-mailcampagne?

  • Zijn er webanalyticsdata over recente sitebezoeken door de doelgroep van deze e-mailcampagne?

Vaak is het antwoord op veel van deze vragen: misschien.

Om te begrijpen waar data te vinden zijn, en hoe en door wie ze worden verzameld, is het voor veel marketeers cruciaal om met functieoverschrijdende teams te werken .

Door het digitale karakter van klantenbinding beschikken organisaties over zó veel data dat een grondige inventarisatie van alle beschikbare data-assets een van de nuttigste stappen is die een merk kan zetten.

 

Stap 2 → Data combineren

Zodra ze een beter beeld hebben van de data waarover ze beschikken, gaan veel marketeers op zoek naar een manier om al die data te combineren. Dat betekent dat ze willen weten:

  • Of een specifieke klant een e-mail heeft geopend, hun website heeft bezocht en artikelen heeft toegevoegd aan zijn winkelwagentje.

  • Of een specifieke klant zijn winkelwagentje misschien heeft achtergelaten.

  • Of die klant later via een digitale advertentie die deel uitmaakt van een retargetingcampagne voor achtergelaten winkelwagentjes terugkeerde naar het wagentje en de transactie alsnog afrondde.

Dit lijkt misschien een voor de hand liggend traject, maar het is echt geen sinecure om alle relevante data voor het beheer van dit traject voor één enkele klant te combineren (of zelfs maar alle data te verzamelen die tijdens het traject zijn aangemaakt).

Er zitten heel wat haken en ogen aan de integratie van systemen die al dan niet geschikt zijn voor samenwerking. Veel organisaties doen er verstandig aan om eens kritisch te kijken of hun huidige systemen geschikt zijn voor het combineren van data. Daarbij zouden ze zich onder andere de volgende vragen moeten stellen:

  • Kan ik de identiteit van mijn klanten achterhalen op de verschillende systemen waarop mijn data zich bevinden? Kan ik een klant die mijn website bezoekt herkennen als dezelfde klant die een week eerder een e-mail opende en een aankoop deed?

  • Is mijn marketingtechnologie geoptimaliseerd voor de prestaties van individuele kanalen of worden data van verschillende systemen gebruikt om de complete customer experience te optimaliseren? Heb ik een systeem ontwikkeld dat vooral het openen van e-mails stimuleert in plaats van een holistische customer experience te bieden?

  • Bevorderen holistische datasets de customer experience tijdens ieder contactmoment, zelfs tijdens niet-marketinggerelateerde touchpoints zoals service of verkoop? Kan ik data vrijwel in realtime gebruiken op verschillende systemen?

En dan is het ook nog een uitdaging om verschillende teams volgens dezelfde combinatiestrategie voor data te laten werken. Om aan de nieuwe verwachtingen van klanten te voldoen, moeten veel teams op een meer holistische wijze de klantbetrokkenheid vergroten. Hierdoor worden traditionele, kanaalgerichte marketingstrategieën dus veel minder belangrijk. Bij die laatstgenoemde strategieën worden klanten namelijk vaak op verschillende touchpoints ook verschillend behandeld. En dat is precies wat klanten steeds minder tolereren. Stel samen met je team een plan op waar iedereen achter staat. Alleen zo kun je van een puur kanaalgericht perspectief afstappen en klantgerichter gaan werken.

 

Stap 3 → Betrekken en optimaliseren

Als laatste puzzelstukje gebruik je je opgebouwde data-assets om de customer experience te verbeteren.

Veel marketingorganisaties willen weten naar welke ervaring een klant op zoek is. Vervolgens willen ze het traject om tot die ervaring te komen zo aangenaam, persoonlijk en gestroomlijnd mogelijk maken. Gecombineerde data-assets leveren hier een belangrijke bijdrage aan. Deze data, die constant op de achtergrond actief zijn en relevant zijn voor elke klantinteractie, worden gebruikt in betrokkenheidssystemen die speciaal zijn ontwikkeld om een uniforme customer experience te bieden. Als een klant bijvoorbeeld een openstaand serviceticket heeft, is dit waarschijnlijk niet het juiste moment om hem bloot te stellen aan een marketingboodschap. Door service- en marketingdata te integreren, kun je ervoor zorgen dat dit ook niet gebeurt.

Het is belangrijk om te beseffen dat dit proces nooit helemaal klaar is. Data moeten niet alleen de betrokkenheid bevorderen, maar ook waardevolle inzichten in je doelgroep opleveren. Het is altijd mogelijk om via data-analyses en AI te testen en te leren hoe je marketingresultaten kunt optimaliseren. Stel dat je bijvoorbeeld ontdekt dat een behoorlijk percentage van je beste klanten een passie voor avontuurlijke reizen heeft. Dankzij dit inzicht heb je een beter totaalbeeld van je klanten en kun je een routekaart opstellen om je klantrelaties te versterken. Deze informatie kun je niet alleen benutten voor je marketingstrategie, maar ook voor je product- of algehele bedrijfsstrategie. Zo kun je misschien meer reisgerichte berichten of content in je campagnes gaan uitproberen of zelfs in samenwerking met een reismerk speciale acties bedenken.

 

Ga uit van je huidige situatie

We leven in een tijd van voortdurende verandering. Marketingprofessionals en -organisaties kunnen snel overweldigd raken door dit veranderende zakelijke klimaat. Het is dus belangrijk om nu een goede inventarisatie te maken van je digitale en datagedreven transformatiedoelen. Zo weet je precies waar je staat. Om je gewenste bestemming te bereiken moet je namelijk ook weten waar je vandaan komt.

Meer informatie over de juiste aanpak voor je digitale transformatie is te vinden op Trailhead.